{"id":3570,"date":"2024-07-06T15:25:16","date_gmt":"2024-07-06T13:25:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/?p=3570"},"modified":"2025-11-24T20:57:10","modified_gmt":"2025-11-24T19:57:10","slug":"ai-nello-sport","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/ai-nello-sport\/","title":{"rendered":"AI nello Sport"},"content":{"rendered":"

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\u00a0 Autore: Daniele Bianchini<\/a><\/p>\n

\u00a0 Data: 06-07-2024<\/p>\n

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L’Intelligenza Artificiale \u00e8 progressivamente diventata parte integrante di sempre pi\u00f9 aspetti delle nostre vite, e lo sport non fa eccezione. Per questo motivo, \u00e8 cruciale che i manager siano consapevoli delle sue applicazioni, delle implicazioni che avr\u00e0 sull’industria, e delle opportunit\u00e0 e sfide che si prospettano.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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Questo articolo \u00e8 un adattamento conciso della mia Tesi di Laurea Magistrale, intitolata “Game-Changer: Come le tecniche di Machine Learning stanno portando le prestazioni sportive a nuovi livelli, e come i manager possono sfruttarle”, e mira a fornire una panoramica qualitativa ad alto livello del percorso evolutivo delle tecniche di Machine Learning (ML) nel settore sportivo.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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L’obiettivo di questo studio \u00e8 fornire risposte a tre principali domande di ricerca:<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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1.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Come le soluzioni di ML stanno pervadendo e trasformando l’industria sportiva?<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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2.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Quali sviluppi possiamo aspettarci nel prossimo futuro?<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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3.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Quali sfide dovranno affrontare i manager?<\/span><\/p>\n

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Per farlo, la metodologia del lavoro prevede:<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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1.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Un’analisi tecnica delle applicazioni di AI nello sport<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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2.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Un caso studio sull’evoluzione degli algoritmi negli scacchi<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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3.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Una panoramica delle tendenze attuali dell’industria<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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Prima di eseguire l’analisi, \u00e8 stata condotta una revisione della letteratura per identificare lo stato dell’arte della ricerca in questo campo. Questo processo ha evidenziato una mancanza di meta-analisi e revisioni sistematiche, con la principale<\/a>\u00a0risalente a cinque anni fa, e una scarsa presenza di revisioni narrative<\/a>.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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Per quanto riguarda il caso studio, i quattro rivoluzionari articoli utilizzati sono:<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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1.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Shannon (1950)<\/a>, che ha introdotto il primo approccio euristico agli algoritmi di scacchi, utilizzando una strategia di previsione a N-passaggi per massimizzare una funzione di valutazione tramite l’algoritmo minimax.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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2.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Campbell et al. (2002)<\/a>, che ha presentato Deep Blue, il sistema di scacchi computerizzato in grado di battere il campione del mondo Garry Kasparov grazie a una ricerca parallela efficiente e a hardware all’avanguardia.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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3.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Silver et al. (2017)<\/a>, che contiene la prima dimostrazione di AlphaZero, il primo algoritmo di scacchi addestrato esclusivamente mediante apprendimento per rinforzo attraverso l’auto-gioco, superando in prestazioni tutti gli algoritmi esistenti.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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4.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 McGrath et al. (2022)<\/a>, dove il modello di apprendimento di AlphaZero \u00e8 confrontato con quello umano, in un primo tentativo di migliorare la spiegabilit\u00e0 del modello.<\/span><\/p>\n

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Prima di lanciarci nel caso studio, \u00e8 fondamentale capire come vengono attualmente utilizzati diversi tipi di algoritmi di ML nel settore sportivo. Innanzitutto, l\u2019Apprendimento Supervisionato (Supervised Learning) \u00e8 la categoria pi\u00f9 utilizzata ed \u00e8 gi\u00e0 impiegata, ad esempio, per offrire piani di allenamento personalizzati<\/a>\u00a0agli atleti con l’aiuto di un dataset storico etichettato. L’apprendimento non supervisionato (Unsupervised Learning) \u00e8 invece utilizzato nel rilevamento degli oggetti<\/a>\u00a0come nel sistema Hawk-Eye: questi algoritmi possono identificare e tracciare oggetti in movimento senza la necessit\u00e0 di un dataset di addestramento etichettato. L’interesse per l’apprendimento semi-supervisionato (Semi-Supervised Learning) \u00e8 in aumento, grazie alle opportunit\u00e0 offerte dal Transfer Learning per ottenere prestazioni elevate con una quantit\u00e0 minore di dati: si pensi agli assistenti AI<\/a>\u00a0pre-addestrati sul linguaggio naturale e poi fine-tunati per eseguire un compito specifico. Infine, l’apprendimento per rinforzo (Reinforcement Learning) sta ricevendo maggiore attenzione negli ultimi anni, grazie alle sue applicazioni di successo nella strategia sportiva, dal motorsport<\/a>\u00a0al calcio<\/a>.<\/span><\/p>\n

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La scelta degli scacchi come caso studio deriva dal suo potenziale di prevedere cosa accadr\u00e0 in altri sport, poich\u00e9 ha sempre rappresentato un terreno di prova per l’AI<\/a>\u00a0grazie alla facilit\u00e0 con cui pu\u00f2 essere modellato tale gioco. Iniziamo il case study analizzando come gli algoritmi di scacchi sono stati sviluppati per oltre sei decenni: l’approccio euristico prevede la definizione di una funzione di valutazione che calcola il vantaggio o svantaggio di un giocatore in una posizione. Questa funzione tiene conto del materiale (i pezzi catturati da ciascun giocatore) e della posizione (l’impatto delle mosse disponibili, il controllo sulle caselle, la possibilit\u00e0 di arrocco, ecc.). Quindi, questa formula viene utilizzata per valutare tutte le posizioni disponibili per il giocatore, calcolare tutte le risposte dell’avversario per ciascuna di esse, e cos\u00ec via, utilizzando un algoritmo chiamato minimax<\/em>. La natura esponenziale dei costi computazionali di questa tecnica, detta n-step lookahead<\/em>, rappresenta un’importante limitazione, considerando che il numero di possibili partite (o percorsi nell’albero) \u00e8 stato stimato essere superiore a 10^120. Nonostante ci\u00f2, Deep Blue di IBM \u00e8 riuscito a sconfiggere Kasparov con questo algoritmo, grazie a straordinari miglioramenti hardware, a una funzione di valutazione pi\u00f9 sofisticata e ad un processo di ricerca nell\u2019albero pi\u00f9 efficiente.<\/span><\/p>\n

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Ma la vera rivoluzione ha avuto luogo nel 2017 con il rilascio da parte di Google DeepMind di AlphaZero<\/a>, un algoritmo di scacchi che ha imparato a giocare senza alcuna conoscenza preliminare del gioco, e senza alcuna partita giocata da umani nel suo dataset di addestramento. Al momento del suo rilascio, AlphaZero era pi\u00f9 forte e veloce di qualsiasi altro algoritmo, e la sua pubblicazione ha generato un’ondata di innovazione negli algoritmi scacchistici e nello stile di gioco dei professionisti. Al centro di questa tecnologia ci sono due reti neurali: una rete di value<\/em>\u00a0per calcolare le valutazioni delle posizioni e una rete di policy<\/em>\u00a0per identificare le mosse ottimali. Il sistema genera nuovi dati giocando contro s\u00e9 stesso, per poi aggiornare i pesi della rete di policy minimizzando una funzione di perdita che dipende dal risultato della partita, e infine testa questi cambiamenti contro la attuale migliore versione della rete. Questo processo \u00e8 iterativo, e AlphaZero ha giocato 44 milioni di partite contro se stesso in nove ore di addestramento. La strategia di selezione delle mosse, utilizzata sia durante l’auto-gioco sia durante l’implementazione, utilizza la tecnica di Monte Carlo Tree Search, che impiega simulazioni di Monte Carlo per bilanciare exporation<\/em>\u00a0e exploitation<\/em> nella ricerca delle mosse ottimali.<\/span><\/p>\n

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I risultati impressionanti di questa tecnologia hanno aperto una serie di nuove possibilit\u00e0 e domande, come ad esempio:<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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\u00b7\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \u00c8 possibile generare nuove intuizioni nel gioco a livello professionistico scomponendo le previsioni della rete in concetti comprensibili per l’uomo?<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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\u00b7\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Possiamo ottenere prestazioni ancora migliori fondendo la conoscenza umana e quella della macchina?<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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\u00b7\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Potremmo affinare i modelli per emulare lo stile di un giocatore, rendendolo uno strumento di supporto all’allenamento incredibilmente potente?<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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\u00b7\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Si pu\u00f2 codificare la conoscenza umana in modo tale da creare allenatori basati sull’AI che riconoscano le idee umane, individuino errori e li spieghino in modo comprensibile ad una persona?<\/span><\/p>\n

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Dopo i risultati straordinari ottenuti negli algoritmi scacchistici, DeepMind ha ampliato il proprio raggio d’azione ad altri sport. Ad esempio, possiamo esaminare TacticAI<\/a>, un assistente di tattiche per il calcio rilasciato a marzo 2024, attualmente specializzato nella strategia sui calci piazzati. \u00c8 stato validato in collaborazione con cinque esperti del Liverpool FC (tre data scientist, un video analyst e un assistente allenatore) e il suo scopo \u00e8 valutare le tattiche attualmente in uso in una squadra e affinarle grazie all’uso delle Graph Neural Networks (GNN). Inoltre, TacticAI offre simulazioni su quale giocatore ricever\u00e0 il pallone e se effettuer\u00e0 un tiro, migliorando in questo modo la spiegabilit\u00e0 del modello. Inoltre, la capacit\u00e0 del modello di codificare i dati apre la porta ad applicazioni di ricerca di situazioni specifiche in database video; ad esempio, potrebbe permettere di trovare tutte le situazioni in cui una squadra ha dovuto affrontare una certa tattica da calcio piazzato. Di seguito sono mostrati alcuni esempi dell’output del modello, con gli aggiustamenti costruttivi suggeriti in giallo.<\/span><\/p>\n

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Questo sorprendente sviluppo tecnologico pone nuove sfide per i manager che si occuperanno di progetti di AI nel settore sportivo, e questo lavoro evidenzia sei problemi e presenta una soluzione per ciascuno. Innanzitutto, le preoccupazioni sulla privacy dei dati e la crescente sfiducia della popolazione nell’AI richiedono che i manager si assicurino che questi progetti siano in linea con la strategia aziendale e che siano comunicati in modo trasparente, tenendo presente l’impatto che avranno sulla forza lavoro. In secondo luogo, la qualit\u00e0 dei dati \u00e8 ancora un problema nella biometria sportiva, e la scarsa disponibilit\u00e0 di dati di alta qualit\u00e0 pu\u00f2 ampliare il divario tra le squadre. Collaborare con le federazioni sar\u00e0 fondamentale per garantire una regolamentazione equa che favorisca la competizione, come dimostrano esempi di successo nella MLB o nella MotoGP. Poi, il rallentamento dell’onda open-source sta mettendo le aziende in una situazione incerta, poich\u00e9 gli strumenti su cui fanno affidamento potrebbero diventare closed-source<\/em>\u00a0in futuro. Le decisioni di make-or-buy <\/em>(or partner) sono critiche, e la volatilit\u00e0 dei costi del software richiede un’attenta considerazione.<\/span><\/p>\n

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Successivamente, il pi\u00f9 grande ostacolo all’adozione dell’AI da parte dei praticanti \u00e8 la perdita di controllo che essi percepiscono. Per mitigare ci\u00f2, i manager dovrebbero sempre iniziare un progetto con l’utente finale in mente e lavorare a ritroso per fornire loro il massimo valore, invece di perseguire “l’innovazione fine a s\u00e9 stessa”. Oltre a ci\u00f2, la spiegabilit\u00e0 dell’AI poi aiutare ad aumentare la fiducia in questi strumenti. Poi, ci sono i problemi di budget che affliggono gli sport minori, dove i fondi sono spesso un vincolo per l’innovazione. Esplorare opportunit\u00e0 di transfer learning e condivisione dei dati tra sport che condividono somiglianze (ad esempio, due sport con racchetta) pu\u00f2 portare alla generalizzazione dei risultati tecnologici mantenendo i accessibili i costi. Infine, la natura in evoluzione dello sport significa che i modelli di ML sono costantemente a rischio di concept drift<\/em>: se una componente strutturale dello sport cambia, come un cambiamento nei regolamenti o nelle specifiche degli strumenti utilizzati, la distribuzione dei dati sottostanti cambier\u00e0 di conseguenza, causando un forte calo delle prestazioni. Mantenere un ciclo di feedback ininterrotto nei modelli in produzione ed effettuare test periodici contro le migliori alternative pu\u00f2 mitigare questo rischio costante.<\/span><\/p>\n

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In conclusione, sono presentati i limiti del lavoro e alcune possibilit\u00e0 per ricerche future. I limiti includono la natura qualitativa della ricerca, una mancanza di studi comparativi e un’elevata incertezza nello scenario legale e competitivo attorno all’AI. Le opportunit\u00e0 di ricerca futura riguardano alcuni dei temi che abbiamo toccato: la governance dell’AI e la sua misurazione, l’analisi del sentiment sulle applicazioni sportive dell’AI, e l’esplorazione delle opportunit\u00e0 di transfer learning tra sport simili.<\/span><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Daniele Bianchini<\/p>\n

L’Intelligenza Artificiale \u00e8 progressivamente diventata parte integrante di sempre pi\u00f9 aspetti delle nostre vite, e lo sport non fa eccezione. Per questo motivo, \u00e8 cruciale che i manager siano consapevoli delle sue applicazioni, delle implicazioni che avr\u00e0 sull’industria, e delle opportunit\u00e0 e sfide che si prospettano.<\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":3572,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[131],"tags":[53,51,52],"class_list":["post-3570","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ricerche-qualitative","tag-deep-learning","tag-sports","tag-technology"],"yoast_head":"\nAI nello Sport - Analytics Arts<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"L'Intelligenza Artificiale \u00e8 progressivamente diventata parte integrante di sempre pi\u00f9 aspetti delle nostre vite, e lo sport non fa eccezione. 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